基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于声发射砂轮磨损监测系统的研究

磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整,砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态,减少砂轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,提出了基于一种小波分解系数均方值统计分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时,采用BP神经网络对砂轮磨损状态进行识别,其输入为3种提取特征,输出为3种不同的砂轮磨损状态。通过磨削试验对监测系统进行评价。结果表明,所提出小波分解系数均方值统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。     

基于Hilbert变换的模态密度获取研究

提出了在试验获取模态密度时引入Hilbert变换来提高精度的方法,使用两种方法在不同边界条件下对一块薄板的模态密度获取进行了试验研究,这两种方法分别是加速度原点频响函数虚部平均值法和引入Hilbert变换平均值法。并将两种方法的获取结果与数值计算结果进行了对比分析。结果表明,引入实测加速度原点频响函数的实部Hilbert变换求解模态密度时,平均样本数目增加了一倍,比仅用实测加速度原点频响函数的虚部计算的结果更接近于理论和数值计算结果。     

高功率密度1 kVA航空静止变流器

对一种采用分布电能变换技术的航空静止变流器进行分析和研究,变流器由两个推挽正激直流变换器和两级级联全桥逆变器组成,此种结构由规格统一的模块构成,功率变换被平均分配到各模块中进行,避免了高压功率器件的使用。通过对工作原理和控制策略的分析证明,此种结构可显著减小输出滤波器的体积重量,同时可以在较低的开关频率下实现很好的输出特性。研制的一款1kVA 400Hz原理样机效率达91.3%,质量仅为1.8kg,验证了此静止变流器具有功率密度高、输出特性好、可靠性高、易于实现等优点。     

双平行线阵中基于Euler变换传播算子的二维DOA估计算法

考虑双平行线阵中非圆信号二维波达方向 (Direction of arrival,DOA) 估计问题,提出了一种基于Euler变换传播算子（Propagator method,PM）的二维DOA 估计算法。该算法利用非圆信号的特性,扩展了接收数据矩阵,使得角度估计性能优于二维PM算法。同时采用Euler变换把非圆PM算法中的复数运算转换为实数运算,降低计算复杂度,角度估计性能逼近非圆PM算法。该算法可以实现二维角度的自动配对,与传统PM算法相比,可同时估计出更多的信源。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于小波变换的混和压缩编码

根据数字图像编码的现状,在分析目前图像压缩的常用方法优缺点的基础上,采用小波变换,对不同视觉敏感的频段采用不同分辨率的量化同时,结合非均匀量化和Huffman编码,对图像进行混合编码压缩,获得了好的压缩效果。     

基于台架试验的涡轴发动机喘振发生位置规律

为了探究某型涡轴发动机喘振发生位置规律,采集并分析了台架喘振试验时进气道、轴流压气机叶尖、轴流压气机出口和离心压气机出口的压力信号。采用连续小波时频变换对压力信号进行特征提取,以小波系数作为喘振信号特征,阈值为小波系数最大值的10%,结果表明:某型涡轴发动机的轴流压气机总是比离心压气机先发生喘振,喘振在轴向上由进气道向离心压气机传递的同时,在周向上也沿着压气机转子叶片旋转方向传递。对某型号发动机进行实时喘振监测时,监测轴流压气机能比监测离心压气机更早发现喘振,在后续某型涡轴发动机改型设计时,可增加轴流压气机的喘振裕度来提升整机防喘能力。      

临近空间高超声速多目标检测前跟踪算法

针对临近空间不同径向距离高超声速目标难以同时被有效检测的问题,提出一种通过峰值聚优改进Hough变换积累结果的检测前跟踪(TBD)算法。采用径向距离-时间坐标描述数据,减少量测误差影响,规格化坐标使2个维度处于同一量级。进行Hough变换,分割参数单元进行点数积累和能量积累,采用标签矩阵记录每个量测点曲线经过的参数单元,遍历所有量测点将每个量测点只存于其所能构成能量积累值最大的参数单元,得到新的点数积累和能量积累结果。只对点数积累空间设置门限提取目标航迹,进行航迹约束和合并,输出最终航迹。仿真结果显示,算法将3个目标全部检测出的概率可达到90%,具有较好的多目标检测性能。     

基于激光反射层析法的换能器声场测量技术及仿真研究

换能器的辐射声场分布能够直接反映出换能器声学性能的好坏,若不能精确测量出换能器的辐射声场,则会对换能器的诊断和评估造成严重影响。从理论仿真的角度出发,推导了运用激光反射层析法重建换能器辐射声场的理论公式,着重利用推导出的理论公式对激光反射层析法进行了仿真计算。结果表明激光反射层析法能够精确地重建出换能器的辐射声场分布及声场中的声压量值,这为换能器的声场重建及声压测量提供了一种可行的方法。